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  1. 二叉树的遍历与应用二叉链表

  2. // BTree.cpp : Defines the entry point for the console application. /* 作者:成晓旭 时间:2001年7月2日(9:00:00-14:00:00) 内容:完成二叉树的创建、前序遍历、中序遍历、后序遍历 时间:2001年7月2日(14:00:00-16:00:00) 内容:完成二叉树的叶子节点访问,交换左、右孩子 */ #include "stdafx.h" #include "stdlib.h" #defin e MAX_N
  3. 所属分类:Access

    • 发布日期:2009-06-17
    • 文件大小:7168
    • 提供者:sunshengsan
  1. ANN Programming Manual

  2. 提供建立k-d树、搜索k个最近临近点等相关功能的库函数和源代码,为作相关方面的开发人员提供帮助
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-02
    • 文件大小:986112
    • 提供者:giskel
  1. k-d tree资料

  2. The kd-tree is a binary tree in which every node is a k-dimensional point.K-D树,K表示空间的维数。 它的每一层通过检测不同的属性(关键字)值以决定选择分枝的方向。在二维空间中(也就是2-D树)在根和偶数层比较X坐标值(假设根的深度为0),在奇数层比较Y坐标值。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-04-11
    • 文件大小:188416
    • 提供者:q_niven
  1. k-dtree matlab

  2. 一个建立k-d树,并且搜索k-d树节点进行最近点匹配的代码,采用matlab完成
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-04-20
    • 文件大小:302080
    • 提供者:wavacv
  1. 哈夫曼编/译码器I:初始化(Initialization)。E:编码(Encoding)。D:译码(Decoding)。P:印代码文件(Print)。T:印哈夫曼树(Tree Printing)。

  2. (1)I:初始化(Initialization)。从终端读入字符集大小n,以及n个字符和n个权值,建立哈夫曼树,并将它存于文件hfmTree中。 (2)E:编码(Encoding)。利用已建好的哈夫曼树(如不在内存,则从文件htmTree中读入),对文件ToBeTran中的正文进行编码,然后将结果存入文件CodeFile中。 (3)D:译码(Decoding)。利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码,结果存入文件TextFile中。 (4)P:印代码文件(Print)。将文
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2010-06-09
    • 文件大小:633856
    • 提供者:peak5154411
  1. KD tree 搜索树

  2. 学习二叉树的一个不错的例子,对初学者来说还是蛮好的
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-04-14
    • 文件大小:6144
    • 提供者:jiangxaiotong
  1. k-d树源代码

  2. k-d树源代码,用于点匹配,速度还可以。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-10-09
    • 文件大小:2048
    • 提供者:chuanye1987
  1. k-d树参考资料

  2. 由于写论文需要,个人网上找到的有关k-d树的两篇论文,对自己蛮有帮助的,对原理讲述还是蛮清晰的。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-02-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:java_betray
  1. c# K-d树实现

  2. 利用C#实现k-d树的编程,并将其与其他的搜索算法进行对比分析,判定最佳的搜索算法,并介绍KNNS的编程实现过程
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2012-08-16
    • 文件大小:4096
    • 提供者:chenxijiang
  1. 哈夫曼树实现文件压缩和解压(源程序+实验报告)

  2. 综合实验: 1. 问题描述 利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码,在接收端将传来的数据进行译码(复原)。对于双工信道(即可以双向传输信息的信道),每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站编写一个哈夫曼码的编/译码系统。 2. 基本要求 一个完整的系统应具有以下功能: (1) I:初始化(Initialization)。从终端读入字符集大小n,以及n个字符和n个权值,建立哈夫曼树,并将它存于
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-12-02
    • 文件大小:143360
    • 提供者:yuhentian
  1. k-d树及knn

  2. 该算法实现了k-d树的建立,以及k邻域的查找,这是用matlab编写的,可以针对三维点云进行k邻域的查找,可以直接被调用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-08-02
    • 文件大小:9216
    • 提供者:wuai5126
  1. Qt下k-d树的建立和最邻近点查询算法实现

  2. k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。本代码实现了图形界面下最邻近点查找,简单易懂,适用于计算几何初学者。如需介绍文档,加qq:1257690927。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-06-30
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:u010234531
  1. 关于K-D树的总结

  2. 很好的总结K-d数的一个PPT讲义,建议了解K-D树算法的可以先参考一下这个讲义
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2015-11-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:gh_home
  1. java KD树的构建

  2. k-d树 (k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-01-04
    • 文件大小:11264
    • 提供者:qq_24850937
  1. Multidimensional Binary Search Trees Used for Associative Searching

  2. 1975年,来自斯坦福大学的Jon Louis Bentley在ACM杂志上发表的一篇论文:Multidimensional Binary Search Trees Used for Associative Searching 中正式提出和阐述的了把空间划分为多个部分的k-d树。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-08-11
    • 文件大小:24117248
    • 提供者:sinat_34022298
  1. 哈夫曼树编码译码 数据结构

  2. 哈夫曼树编码译码 用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立哈夫曼树,并实现以下报文的编码和译码:“THIS PROGRAM IS MY FAVORITE” 字符 A B C D E F G H I J K L M 频度 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 字符 N O P Q R S T U V W X Y Z 频度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-12-17
    • 文件大小:2048
    • 提供者:xiaochaoren313
  1. sift+k-d树+ransac

  2. RobHess的SIFT源代码,利用OpenCV实现SIFT特征提取和RANSAC剔除错误匹配,可以用于全景图像拼接,注释很详细。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2018-03-06
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:amyzhang1994
  1. 经典的ICP点云拼接配准算法,matlab实现,带例程,附带RMS误差分析

  2. 自己实现的经典ICP算法,采用PCA作了粗拼接,然后使用K-d树算法加速选取对应点,使用bunny数据进行了拼接实验,并计算了其RMS误差。经典ICP算法中不包含筛选删除误匹配点对的步骤,因此精度较低。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-04-04
    • 文件大小:559104
    • 提供者:xxiaotouming
  1. 并行表面积启发式K-D树结构ParKD.zip

  2. ParKD (Parallel k-D Tree Construction,并行 K-D 树)。k-D树是用于射线的充分研究的加速度数据结构跟踪。它用于组织场景中的图元以允许高效执行光线和图元之间的交叉操作。使用贪心算法可以获得最高质量的k-D树基于表面积启发式(SAH)的成本优化。而高质量使得光线跟踪时间非常快,这是一个关键的缺点是k-D树建设时间仍然昂贵。这个成本对于渲染动态场景是不合理的未来的视觉计算应用在新兴的多核系统上。因此,许多工作集中于更快的并行k-D树建造性能以牺牲近似或忽略S
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-07-19
    • 文件大小:30408704
    • 提供者:weixin_39841882
  1. 基于k-d树分区的聚类算法并行加速策略

  2. 针对传 统K-Means算法存在准确率低、聚类速度慢的问题,从K-Means算法优化和Flink框架并行层面对K-Means算法优化。为避免算法陷入局部最优解,采用质心间最大距离原则选出k个质心;为提高大数据量下的K-Means聚类速度,提出用k-d树算法划分数据集实现操作算子并行化,设置多个Task Manager数目和CPU核数加速F-Kmeans算法的执行。实验结果表明,较K-Means算法,F-Kmeans算法的准确率提高了约3.6%;F-Kmeans算法在DataSource耗时降低了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:929792
    • 提供者:weixin_38624315
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